MFAP5通过整合素-ERK信号参与类风湿关节炎炎症、滑膜增生与关节损伤
滑膜增生是RA的主要病理改变，FLS是驱动并构成病理损伤的主要病因学细胞成分。为阐明FLS可能参与RA的分子机制，我们进行了转录组分析，以确定正常与RA FLS之间的DEGs
基本信息
资源简介
MFAP5通过整合素-ERK信号参与类风湿关节炎炎症、滑膜增生与关节损伤
该数据集围绕类风湿关节炎（RA）滑膜增生的分子机制展开，聚焦于成纤维样滑膜细胞（FLS）在疾病中的作用。滑膜增生是RA的主要病理改变，而FLS是驱动并构成病理损伤的主要病因学细胞成分。为阐明FLS可能参与RA的分子机制，研究者开展了转录组分析，以确定正常FLS与RA FLS之间的差异表达基因（DEGs）。数据集将原代FLS与健康对照来源的HFLS、RA患者来源的RA FLS以及经SV40 T抗原基因稳定转染永生化获得的RA FLS细胞系MH7A进行比较。该数据集属于肌肉骨骼系统疾病/其他分类，来源于search.dataone.org，采用CC0 1.0 Universal公共领域贡献许可发布。
【数据集背景】
类风湿关节炎是一种以滑膜增生为主要病理改变的疾病。在受累关节中，成纤维样滑膜细胞是驱动并构成病理损伤的主要病因学细胞成分。理解FLS在RA发生发展中的分子机制，对于揭示疾病机理具有重要意义。该数据集正是基于这一背景，通过转录组水平的比较分析，探索正常与RA来源FLS之间的基因表达差异，以期为FLS参与RA的分子机制提供线索。
【数据内容】
数据集的核心内容是正常与RA FLS之间的差异表达基因（DEGs）转录组分析结果。比较对象包括三组细胞：从健康对照分离的原代FLS（HFLS）、从RA患者分离的原代FLS（RA FLS），以及由原代RA FLS细胞经SV40 T抗原基因稳定转染而永生化建立的RA FLS细胞系MH7A。通过将HFLS与RA FLS比较，并将HFLS与MH7A比较，可获得不同来源FLS之间的转录组差异信息。
【采集与来源】
数据来源于search.dataone.org。样本涉及健康对照来源的原代FLS、RA患者来源的原代FLS，以及经SV40 T抗原基因稳定转染永生化获得的MH7A细胞系。转录组分析用于确定上述细胞之间的差异表达基因。源站未提供具体的测序平台、样本数量、采集地点及时间等细节。
【适用场景】
该数据集适用于类风湿关节炎滑膜增生机制研究，尤其是围绕成纤维样滑膜细胞（FLS）的分子机制探索。可用于比较健康对照与RA患者来源FLS的基因表达差异，也可用于评估永生化MH7A细胞系与原代RA FLS在转录组层面的关系，为后续实验设计、候选基因筛选及机制假设提供参考。源站未提供其他具体适用场景。
【使用方法】
使用者可基于数据集中正常与RA FLS之间的差异表达基因结果，开展候选基因筛选、通路富集分析或与自有样本的比较研究。由于涉及HFLS、RA FLS与MH7A三类细胞，使用时可分别进行两两比较，并结合研究目的选择原代细胞或永生化细胞系的数据。源站未提供具体的数据格式、文件组织方式及分析流程说明。
【质量与限制】
源站未提供样本量、测序深度、重复数、质控指标及数据完整性等质量信息。需注意MH7A为经SV40 T抗原基因稳定转染的永生化细胞系，其转录组特征可能与原代RA FLS存在差异，使用时应结合研究目的谨慎解释。源站未提供其他限制说明。
【引用与许可】
该数据集采用CC0 1.0 Universal（CC0 1.0）公共领域贡献许可，使用者可在该许可条件下使用数据。引用方式及推荐引用信息源站未提供。
下载信息
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使用方式
数据集获取
标准获取流程：
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- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 部分平台提供 SDK，例如：
- OpenDataLab:
pip install openxlab后openxlab.dataset.get(...) - ModelScope:
pip install modelscope后modelscope download - 天池: 登录后页面提供直链下载
以源站「数据下载/使用文档」页面为准。
- OpenDataLab:
数据说明
滑膜增生是类风湿关节炎（RA）的主要病理改变，而成纤维样滑膜细胞（FLS）是驱动并构成病理损伤的主要病因学细胞成分。为阐明FLS参与RA的分子机制，我们通过转录组分析来确定正常FLS与RA FLS之间的差异表达基因（DEGs）。我们将从健康对照者分离的原代FLS（HFLS）与从RA患者分离的原代FLS（RA FLS）进行比较，同时也与通过用SV40 T抗原基因稳定转染原代RA FLS细胞而建立的永生化RA FLS细胞系MH7A进行比较。
数据加载示例（图像类）
from PIL import Image
import glob, os
files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.jpg"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tif"), recursive=True))
print("图像文件数:", len(files))
img = Image.open(files[0]); print("尺寸/模式:", img.size, img.mode)
# torchvision Dataset 方式:
# from torchvision import datasets
# ds = datasets.ImageFolder(path) # 要求 子目录=类别
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